พร็อกซีวิกิ

แพลตฟอร์ม MLOps

เลือกและซื้อผู้รับมอบฉันทะ

ทรัสต์ไพลอต

ข้อมูลโดยย่อเกี่ยวกับแพลตฟอร์ม MLOps:

MLOps หรือการดำเนินการการเรียนรู้ของเครื่อง หมายถึงแนวทางปฏิบัติในการรวมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML), DevOps และวิศวกรรมข้อมูลเพื่อทำให้วงจรการเรียนรู้ของเครื่องตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทางเป็นแบบอัตโนมัติ แพลตฟอร์ม MLOps มอบเครื่องมือและเฟรมเวิร์กเพื่ออำนวยความสะดวกในการบูรณาการนี้ ช่วยให้องค์กรจัดการ ปรับใช้ และตรวจสอบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประวัติความเป็นมาของแพลตฟอร์ม MLOps และการกล่าวถึงครั้งแรก

MLOps เป็นสาขาที่ค่อนข้างใหม่ที่เกิดขึ้นในช่วงปลายปี 2010 คำนี้ได้รับแรงบันดาลใจจาก DevOps ซึ่งเป็นแนวปฏิบัติในการพัฒนาซอฟต์แวร์อัตโนมัติ และปรับให้เข้ากับความท้าทายเฉพาะของเวิร์กโฟลว์ ML แพลตฟอร์ม MLOps แรกเริ่มปรากฏในช่วงปี 2560-2561 โดยมีเครื่องมือพิเศษในการจัดการกับความซับซ้อนของการฝึกฝนโมเดล การตรวจสอบความถูกต้อง การปรับใช้ และการตรวจสอบ

ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับแพลตฟอร์ม MLOps การขยายหัวข้อแพลตฟอร์ม MLOps

แพลตฟอร์ม MLOps มอบชุดบริการที่ช่วยปรับปรุงวงจรชีวิต ML รวมถึง:

  1. การพัฒนาโมเดลและการฝึกอบรม: เครื่องมือสำหรับการพัฒนาและฝึกอบรมโมเดลโดยใช้เฟรมเวิร์ก ML ต่างๆ
  2. การตรวจสอบและทดสอบโมเดล: รองรับการทดสอบและตรวจสอบโมเดลเพื่อให้มั่นใจในความแม่นยำและความทนทาน
  3. การปรับใช้: การปรับใช้แบบจำลองกับสภาพแวดล้อมการผลิตโดยอัตโนมัติ
  4. การติดตามและการจัดการ: การตรวจสอบแบบจำลองอย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจจับการดริฟท์ และจัดให้มีการฝึกอบรมใหม่หากจำเป็น
  5. ความร่วมมือและการกำกับดูแล: เครื่องมือสำหรับการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ พร้อมด้วยกลไกการกำกับดูแลเพื่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความปลอดภัย

โครงสร้างภายในของแพลตฟอร์ม MLOps แพลตฟอร์ม MLOps ทำงานอย่างไร

แพลตฟอร์ม MLOps มักจะประกอบด้วยองค์ประกอบหลายอย่างที่เชื่อมต่อถึงกัน:

  1. ไปป์ไลน์ข้อมูล: จัดการการไหลของข้อมูลผ่านการประมวลผลล่วงหน้า คุณสมบัติทางวิศวกรรม และป้อนเข้าสู่ไปป์ไลน์การฝึกอบรม
  2. โมเดลการฝึกอบรมและเครื่องมือประเมินผล: จัดเตรียมการฝึกอบรมและการตรวจสอบแบบจำลอง
  3. ที่เก็บโมเดล: พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์สำหรับโมเดล รวมถึงข้อมูลเมตา การกำหนดเวอร์ชัน และลำดับวงศ์ตระกูล
  4. เครื่องยนต์การปรับใช้: จัดการการปรับใช้โมเดลในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน (เช่น การจัดเตรียม การผลิต)
  5. ระบบการตรวจสอบ: ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลและการเบี่ยงเบนของข้อมูลแบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์คุณสมบัติหลักของแพลตฟอร์ม MLOps

คุณสมบัติที่สำคัญของแพลตฟอร์ม MLOps ได้แก่:

  • การทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ ML
  • บูรณาการกับกรอบงานและเครื่องมือ ML ที่มีอยู่
  • ความสามารถในการปรับขนาดเพื่อรองรับข้อมูลขนาดใหญ่และขนาดโมเดล
  • การทำงานร่วมกันและการควบคุมการเข้าถึง
  • การติดตามและแจ้งเตือน
  • กลไกการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัย

ประเภทของแพลตฟอร์ม MLOps

นี่คือตารางที่ให้รายละเอียดแพลตฟอร์ม MLOps ประเภทต่างๆ:

พิมพ์ คำอธิบาย
โอเพ่นซอร์ส แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน เช่น MLflow, Kubeflow
บนระบบคลาวด์ แพลตฟอร์มที่ได้รับการจัดการโดยผู้ให้บริการคลาวด์ เช่น AWS, Azure, GCP
องค์กร โซลูชันแบบกำหนดเองที่ปรับแต่งมาสำหรับองค์กรขนาดใหญ่

วิธีใช้แพลตฟอร์ม MLOps ปัญหาและวิธีแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน

แพลตฟอร์ม MLOps สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ:

  • การพัฒนาเพรียวลม: โดยการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ
  • เสริมสร้างความร่วมมือ: อำนวยความสะดวกในการทำงานเป็นทีมที่ดีขึ้นระหว่างบทบาทที่แตกต่างกันในองค์กร
  • รับรองการปฏิบัติตาม: การบังคับใช้กฎระเบียบและมาตรฐาน

ปัญหาทั่วไปและแนวทางแก้ไข:

  • โมเดลดริฟท์: การติดตามและฝึกอบรมโมเดลตามความจำเป็น
  • ปัญหาด้านความสามารถในการขยายขนาด: การใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้และการประมวลผลแบบกระจาย
  • ข้อกังวลด้านความปลอดภัย: การใช้การควบคุมการเข้าถึงและการเข้ารหัสที่เหมาะสม

ลักษณะหลักและการเปรียบเทียบอื่น ๆ ที่มีข้อกำหนดที่คล้ายกัน

คุณสมบัติ แพลตฟอร์ม MLOps DevOps แบบดั้งเดิม
จุดสนใจ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง การพัฒนาซอฟต์แวร์
ระบบอัตโนมัติ ขยายไปสู่ Data และ ML Pipelines การปรับใช้โค้ดเบื้องต้น
การตรวจสอบ รวมถึงประสิทธิภาพของโมเดล มุ่งเน้นไปที่ความสมบูรณ์ของแอปพลิเคชัน
การทำงานร่วมกัน ระหว่าง Data Scientist และ Devs ระหว่างนักพัฒนาและฝ่ายไอที

มุมมองและเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่เกี่ยวข้องกับแพลตฟอร์ม MLOps

แนวโน้มและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ใน MLOps ได้แก่:

  • ML อัตโนมัติ: ระบบอัตโนมัติของการเลือกโมเดลและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
  • AI อธิบายได้: เครื่องมือสำหรับการทำความเข้าใจและการตีความการตัดสินใจของแบบจำลอง
  • การเรียนรู้แบบสหพันธ์: การฝึกอบรมโมเดลการทำงานร่วมกันในแหล่งข้อมูลที่มีการกระจายอำนาจ

วิธีการใช้หรือเชื่อมโยงกับพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์กับแพลตฟอร์ม MLOps

พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เช่น OneProxy สามารถใช้ประโยชน์ได้ใน MLOps สำหรับ:

  • ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: โดยไม่ระบุชื่อการเข้าถึงข้อมูลและรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว
  • ความปลอดภัย: โดยทำหน้าที่เป็นอุปสรรคต่อการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต
  • โหลดบาลานซ์: กระจายคำขอไปยังองค์ประกอบต่างๆ ของแพลตฟอร์ม MLOps ปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาด

ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง

แหล่งข้อมูลข้างต้นให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับแพลตฟอร์ม MLOps ต่างๆ ช่วยให้เข้าใจและนำไปปฏิบัติได้ดียิ่งขึ้น

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ แพลตฟอร์ม MLOps

แพลตฟอร์ม MLOps ย่อมาจาก Machine Learning Operations เป็นเครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่รวมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML), DevOps และวิศวกรรมข้อมูลเพื่อทำให้วงจรการเรียนรู้ของเครื่องแบบครบวงจรเป็นอัตโนมัติ สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญในการปรับปรุงกระบวนการพัฒนา การปรับใช้ และการตรวจสอบโมเดล ML ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน รับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบ และเพิ่มความสามารถในการขยายขนาดและประสิทธิภาพ

แพลตฟอร์ม MLOps เกิดขึ้นในช่วงปลายทศวรรษ 2010 โดยได้รับแรงบันดาลใจจากแนวปฏิบัติ DevOps ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ เครื่องมือ MLOps เฉพาะทางชุดแรกเริ่มปรากฏให้เห็นในช่วงปี 2017-2018 โดยปรับแนวคิดเหล่านี้ให้เข้ากับการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อจัดการกับความท้าทายเฉพาะตัวในการจัดการเวิร์กโฟลว์ ML

แพลตฟอร์ม MLOps ประกอบด้วยองค์ประกอบหลายอย่างที่เชื่อมต่อถึงกัน รวมถึงไปป์ไลน์ข้อมูล กลไกการฝึกอบรมและประเมินผลแบบจำลอง พื้นที่เก็บข้อมูลแบบจำลอง กลไกการปรับใช้งาน และระบบตรวจสอบ ส่วนประกอบเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อจัดการการไหลของข้อมูล ฝึกอบรมและตรวจสอบแบบจำลอง จัดการการปรับใช้ และตรวจสอบประสิทธิภาพ

คุณสมบัติหลักของแพลตฟอร์ม MLOps ได้แก่ การทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ ML การผสานรวมกับเฟรมเวิร์กและเครื่องมือ ML ที่มีอยู่ ความสามารถในการปรับขนาด การทำงานร่วมกันและการควบคุมการเข้าถึง การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ และกลไกการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง

แพลตฟอร์ม MLOps สามารถแบ่งออกเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส เช่น MLflow และ Kubeflow แพลตฟอร์มบนคลาวด์ที่จัดการโดยผู้ให้บริการ เช่น AWS, Azure และ GCP และโซลูชันองค์กรแบบกำหนดเองที่ปรับแต่งสำหรับองค์กรขนาดใหญ่

สามารถใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เช่น OneProxy กับแพลตฟอร์ม MLOps เพื่อรับรองความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นนิรนาม เพิ่มความปลอดภัยโดยป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต และปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดผ่านการปรับสมดุลโหลด

แนวโน้มในอนาคตใน MLOps ได้แก่ การพัฒนา AutoML สำหรับการเลือกและปรับแต่งโมเดลโดยอัตโนมัติ, Explainable AI สำหรับการตีความการตัดสินใจเกี่ยวกับโมเดล และ Federated Learning สำหรับการฝึกอบรมโมเดลการทำงานร่วมกันในแหล่งข้อมูลที่มีการกระจายอำนาจ

ปัญหาทั่วไปในการใช้แพลตฟอร์ม MLOps ได้แก่ การเลื่อนแบบจำลอง ปัญหาด้านความสามารถในการปรับขนาด และข้อกังวลด้านความปลอดภัย โซลูชันประกอบด้วยการตรวจสอบและการฝึกอบรมโมเดลอย่างต่อเนื่อง โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้และการประมวลผลแบบกระจาย และการใช้การควบคุมการเข้าถึงและการเข้ารหัสที่เหมาะสม

พร็อกซีดาต้าเซ็นเตอร์
พรอกซีที่ใช้ร่วมกัน

พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ที่เชื่อถือได้และรวดเร็วจำนวนมาก

เริ่มต้นที่$0.06 ต่อ IP
การหมุนพร็อกซี
การหมุนพร็อกซี

พร็อกซีหมุนเวียนไม่จำกัดพร้อมรูปแบบการจ่ายต่อการร้องขอ

เริ่มต้นที่$0.0001 ต่อคำขอ
พร็อกซีส่วนตัว
พร็อกซี UDP

พร็อกซีที่รองรับ UDP

เริ่มต้นที่$0.4 ต่อ IP
พร็อกซีส่วนตัว
พร็อกซีส่วนตัว

พรอกซีเฉพาะสำหรับการใช้งานส่วนบุคคล

เริ่มต้นที่$5 ต่อ IP
พร็อกซีไม่จำกัด
พร็อกซีไม่จำกัด

พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ที่มีการรับส่งข้อมูลไม่จำกัด

เริ่มต้นที่$0.06 ต่อ IP
พร้อมใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ของเราแล้วหรือยัง?
ตั้งแต่ $0.06 ต่อ IP
ซื้อหนังสือมอบฉันทะ